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基于视觉认知理论的三维建筑群模型分层聚类概括方法
被引量：
4
1
作者
李朝奎
方军
+2 位作者
李慧婷
吴柏燕
陈爱民
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期13-18,共6页
针对三维建筑群模型简化难题,该文提出一种基于视觉认知理论的模型群组聚类概括方法。该方法利用道路要素对场景进行粗划分;然后利用方向、面积、高度等空间认知要素及其拓扑关系约束进行精分类,使其符合城市形态学特征;采用Delaunay三...
针对三维建筑群模型简化难题,该文提出一种基于视觉认知理论的模型群组聚类概括方法。该方法利用道路要素对场景进行粗划分;然后利用方向、面积、高度等空间认知要素及其拓扑关系约束进行精分类,使其符合城市形态学特征;采用Delaunay三角网和边界追踪综合算法进行模型合并概括,并对模型进行分层存储。应用典型城市建筑群模型进行验证,结果表明:该算法简化效率高,分类结果符合人的认知习惯,并且通过聚类概括过程中各阈值的自适应控制,对于不同的模型,概括层次能够达到相对统一。
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关键词
视觉认知
三维建筑群模型
几何阈值
层次概括
聚类概括
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职称材料
题名
基于视觉认知理论的三维建筑群模型分层聚类概括方法
被引量：
4
1
作者
李朝奎
方军
李慧婷
吴柏燕
陈爱民
机构
湖南科技大学
地理
空间信息
技术
国家地方联合
工程
实验室
湖南科技大学
地理
空间信息
湖南省
工程
实验室
湘潭市地理空间信息应用工程技术中心
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期13-18,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41571374)
湖南省重点实验室开放基金项目(JL16K01
+2 种基金
CT16K02)
湖南省教育厅重点项目(16A070)
湖南省自然科学基金湘潭联合基金项目(2017JJ4037)
文摘
针对三维建筑群模型简化难题,该文提出一种基于视觉认知理论的模型群组聚类概括方法。该方法利用道路要素对场景进行粗划分;然后利用方向、面积、高度等空间认知要素及其拓扑关系约束进行精分类,使其符合城市形态学特征;采用Delaunay三角网和边界追踪综合算法进行模型合并概括,并对模型进行分层存储。应用典型城市建筑群模型进行验证,结果表明:该算法简化效率高,分类结果符合人的认知习惯,并且通过聚类概括过程中各阈值的自适应控制,对于不同的模型,概括层次能够达到相对统一。
关键词
视觉认知
三维建筑群模型
几何阈值
层次概括
聚类概括
Keywords
visual cognition
3D building group model
geometric threshold
hierarchical generalization
clustering generalization
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于视觉认知理论的三维建筑群模型分层聚类概括方法
李朝奎
方军
李慧婷
吴柏燕
陈爱民
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018
4
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